Question

我正在尝试学习如何将稀疏编码算法与mlpack库一起使用。当我在我的mlpack :: sparse_coding：SparseCoding实例上调用Encode（）时，我收到错误

[WARN] There are 63 inactive atoms. They will be reinitialized randomly. 
error: solve(): solution not found

简单地说算法无法学习数据的潜在表示。或许这是我的用法？相关部分如下编辑：修改了一行以修复无关的错误，但原始错误仍然存在。

double* Application::GetSparseCodes(arma::mat* trainingExample, int atomCount)
{
    double* latentRep = new double[atomCount];
    mlpack::sparse_coding::SparseCoding<mlpack::sparse_coding::DataDependentRandomInitializer> sc(*trainingExample, Utils::ATOM_COUNT, 1.0);
    sc.Encode(Utils::MAX_ITERATIONS);
    arma::mat& latentRepMat = sc.Codes();
    for (int i = 0; i < atomCount; i++)
        latentRep[i] = latentRepMat.at(i, 0);
    return latentRep;
}

一些相关参数

const static int IMAGE_WIDTH = 20;
const static int IMAGE_HEIGHT = 20;
const static int PIXEL_COUNT = IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT;
const static int ATOM_COUNT = 64;
const static int MAX_ITERATIONS = 100000;

Answer 1

这可能是少数几个问题之一，但考虑到描述它有点难以分辨出它是哪一个（或者它是否完全不同）。但是，这三个想法应该提供一个好的起点：

mlpack中的矩阵是列专业。这意味着每个观察应该代表一个列。如果您使用mlpack::data::Load()加载，例如CSV文件（每次观察通常为一行），它将自动转置数据集。如果您传递转置数据，SparseCoding会很奇怪。另请参阅http://www.mlpack.org/doxygen.php?doc=matrices.html。
如果有63个非活动原子，那么只有一个原子实际上是活跃的（假设ATOM_COUNT是64）。这意味着该算法已经发现表示字典的最佳方式（在给定步骤）仅使用一个原子。如果您传递的矩阵包含全零，则可能发生这种情况。
mlpack将提供详细输出，这也可能有助于调试。通常使用mlpack的CLI类来解析命令行输入，但您可以使用mlpack::Log::Info.ignoreInput = false启用详细输出。您可以通过这种方式获得大量输出，但它可以更好地了解正在发生的事情......

mlpack项目有自己的邮件列表，顺便说一句，你可能会得到更快或更全面的回复。

找不到mlpack稀疏编码解决方案

1 个答案: